推广如何促使产品的排名靠前？

推广如何促使产品的排名靠前？

   许多改进算法已经被广泛研究并且应用到标准的相关性计算和夹角余弦公式中。例如.缺席投票《def二it votg)、事例引申(ca" amplifie-ation)[，的和加权优势预m〔琳侧等。其中，缺席投票是基于记忆方法的一种扩展。

如果用户明确评分的产品数目很少，那么上面提到的算法所得到的用户相似度都不准确，原因在于这种相似性的计算是基于用户，和共词评过分的产品集合。

网站推广实证数据表明，如果给一些投有被打分的产品赋予一些缺省的打分值，那么预测分数的准确性将大幅度提高[38.51]。Sar war等人提出应用相关性和夹角余弦方法计算产品之间的相似性，这个思想被Deshrpande和Karypis推广到基于产品相似性的一N推荐算法中[周.即在进行推荐的时候只考虑相似度高的N个产品，并非所有的产品。

网站推广实验证明这种方法不仅比传统的基于用户邻居的推荐算法快I一2个数量级.而且具有更高的推荐准确性。网站推广排名靠前的产品在计算用户相似性的时候具有较高的权重。而Yang和C.U汉]提出利用用户的行为信息构建用户的兴趣点，网站推广专家里利用兴趣点计算用户之间的相似性。实验证明，这种方法比经典的协同过滤算法的推荐结果更好。文献的结果表明，基于产品相似性的算法能够比基子用户相似性的算法得到更好的计算结果。